- 发布日期：2024-10-31 12:56 点击次数：96
“这是我听过的黄仁勋最佳的采访！”
英伟达CEO黄仁勋的一场炉边言语再次引起热议：
英伟达从来莫得一天评述过市集份额。
咱们所询查的只是：如何创造下一个东西？如何将夙昔需要一年才能完成的飞轮训斥到一个月？
濒临Azure和AWS等正在自主构建ASIC芯片的云缱绻大客户，老黄打了个譬如：
公司受到鱼塘大小的甩掉，独一的方向是用假想力扩大鱼塘。（指创造新市集）
天然了，除了说起英伟达，老黄还询查了AGI的智能膨胀、机器学习的加快、推理与稽察的报复性……
天然时长感东说念主（近1个半小时），但一大波网友还是看完并交起了功课（初始卷了是吧！）
网友：学起来！学起来！
黄仁勋：改日推理的增长将浩大于稽察
鉴于视频较长，量子位先径直给群众划重心了，老黄的主要不雅点包括（省流版）：
“口袋里的AI助理”将很快以某种步地出现，尽管最初可能会不圆善；英伟达的竞争上风在于建造了从GPU、CPU、集聚到软件和库的全栈平台；膨胀东说念主工智能的重心已从稽察前退换到稽察后和推理；推理（inference）时缱绻将看成一个全新的智能膨胀向量；改日推理的增长将浩大于稽察的增长；闭源和开源将共存，开源模子可能用于创建特定鸿沟的哄骗顺序；……
（以下为重心部分整理）
Q：对于个东说念主AI助理的发展出路，您以为咱们何时能在口袋里装上一个无所不知的AI助理？
A：很快就会以某种步地出现。这个助理一初始可能不够圆善，但会跟着时刻推移不停更正，这是时刻发展的势必法则。
Q：现时AI鸿沟的发展变化速率是否是您见过最快的？
A：是的，这是因为咱们从头发明了缱绻。在夙昔10年里，咱们将缱绻的角落本钱训斥了10万倍，而按照摩尔定律可能只可训斥100倍。
咱们通过以下方式终澄莹这少许：
引入加快缱绻，将原来在CPU上成果不高的就业退换到GPU上发明新的数值精度开采新架构(如张量中枢)继承高速内存(HBM)通过MVLink和InfiniBand终了系统膨胀这种快速发展使咱们从东说念主工编程转向了机器学习，所有时刻栈齐在快速创新和率先。
Q：模子范围膨胀方面有哪些变化？
A：以前咱们主要关注预稽察模子的膨胀（重心在模子大小和数据范围），这使得所需缱绻材干每年增多4倍。
当今咱们看到后稽察(post-training)和推理阶段也在膨胀。东说念主类的想维过程不可能是一次性完成的，而是需要快想维、慢想维、推理、反想、迭代和模拟等多个智商。
况且，以前东说念主们以为预稽察难，推理节略，但当今齐很难了。
Q：与3-4年前比较，您以为NVIDIA今天的上风是更大如故更小？
A：本体上更大了。夙昔东说念主们以为芯片遐想等于追求更多的FLOPS和性能方针，这种想法还是逾期。
当今的枢纽在于所有机器学习系统的数据活水线(flywheel)，因为机器学习不单是是软件编程，而是波及所有数据处理经由。从一初始的数据照管就需要AI参与。数据的采集、整理、稽察前的准备等每个智商齐很复杂，需要多半处理就业。
Q：与Intel等公司比较，Nvidia在芯片制造和遐想方面有什么不同的政策？
A：Intel的上风在于制造和遐想更快的x86串行处理芯片，而Nvidia采取不同政策：
在并行处理中，不需要每个晶体管齐很出色咱们更倾向于使用更多但较慢的晶体管，而不是更少但更快的晶体管愿意有10倍数目、速率慢20%的晶体管，也不要数目少10倍、速率快20%的晶体管Q：对于定制ASIC(如Meta的推理加快器、亚马逊的Trainium、Google的TPU)以及供应虚浮的情况，这些是否会更变与NVIDIA的协作动态？
A：这些齐是在作念不同的事情。NVIDIA勤苦于于为这个新的机器学习、生成式AI和智能Agent天下构建缱绻平台。
在夙昔60年里，咱们从头发明了所有缱绻时刻栈，从编程方式到处理器架构，从软件哄骗到东说念主工智能，每个层面齐发生了变革。咱们的方向是创建一个遍地可用的缱绻平台。
Q：VIDIA看成一家公司的中枢主张是什么？
A：构建一个无处不在的架构平台。咱们不是在争夺市集份额，而是在创造市集。咱们专注于创新和惩办下一个问题，让时刻率先的速率更快。
Q：VIDIA对待竞争敌手和协作伙伴的格调是什么？
A：咱们对竞争很清晰，但这不会更变咱们的职责。咱们向AWS、Azure等协作伙伴提前共享阶梯图，保握透明，即使他们在开采我方的芯片。对于开采者和AI初创公司，咱们提供CUDA看成长入进口。
Q：对OpenAI的主见如何？如何看待它的崛起？
A： OpenAI是咱们这个期间最报复的公司之一。天然AGI的具体界说和时刻点并不是最报复的，但AI材干的发展阶梯图将会额外壮不雅。从生物学家到情景相干者，从游戏遐想师到制造工程师，AI还是在革新各个鸿沟的就业方式。
我额外赏玩OpenAI激动这一鸿沟的速率和决心，并为不错资助下一代模子感到昂然。
Q：您以为模子层是否正在走向商品化，以及这对模子公司的影响是什么？
A：模子层正在商品化，Llama的出现使得构建模子变得愈加低廉。这将导致模子公司的整合，惟有那些领有经济引擎并约略握续投资的公司才能生涯。
Q：您如何看待AI模子的改日，以及模子与东说念主工智能之间的分手？
A：模子是东说念主工智能必不可少的构成部分，但东说念主工智能是一种材干，需要哄骗于不同的鸿沟。咱们将看到模子层的发展，但更报复的是东说念主工智能如何哄骗于多样不同的哄骗场景。
Q：您如何看待X公司，以及他们建造大型超等集群的竖立？
A：他们在19天内（常常需要3年）建造了一个领有100，000个GPU的超等缱绻机集群。这展示了咱们的平台的力量，以及咱们约略将所有生态系统集成在通盘的材干。
Q：是否定为散播式缱绻和推理膨胀将会发展到更大范围？
A：是的，我对此额外热心和乐不雅。推理时缱绻看成一个全新的智能膨胀向量，与只是构建更大的模子霄壤之别。
Q：在东说念主工智能中，是否许多事情只可在运行时完成？
A：是的，许多智能就业不成先验地完成，许多事情需要在运行时完成。
Q：您如何看待东说念主工智能的安全性？
A：咱们必须构建安全的东说念主工智能，并为此需要与政府机构协作。咱们还是在建造许多系统来确保东说念主工智能的安全性，并需要确保东说念主工智能对东说念主类是有意的。
Q：你们公司卓绝40%的收入来自推理，推理的报复性是否因为推理链而大大增多？
A：没错，推理链让推理的材干教悔了十亿倍，这是咱们正在资格的工业更动。改日推理的增长将浩大于稽察的增长。
Q：你们如何看待开源和闭源东说念主工智能模子的改日？
A：开源和闭源模子齐将存在，它们对于不同的行业和哄骗齐是必要的。开源模子有助于激活多个行业，而闭源模子则是经济模子创新的引擎。
对于上述这些，你如何看？
— 完 —
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